异常检测的先进成像技术系统基于图论(不活跃)
R3-D1

注意:由于警报进行两年一次的审查2018年3月,这个项目已经结束,不会资助6年。

炸药往往很难发现一个成像形态由于背景昏暗杂乱。困难都源自于这样一个事实:形状、大小、强度的各个部分的背景以及爆炸表现出显著的差异性。因此,方法,能够识别异常地区变量的上下文背景是必需的。我们建议异常集群检测方法来检测和识别不规则形状和离群值的非平稳背景。我们的方法是基于背景图像建模为一个空间随机场支持空间图和图上的识别集群可能异常。寻找异常形状组合的问题,我们提出利用新的结果mirror-descent半定规划问题的快速探测和识别的炸药。

的一个主要挑战在处理恐怖主义的威胁是未知的简易炸药的外观。需要快速评估的收益,敏感性,这些炸药和安全处置。[…我们建议使用计算方法作为第一快速应对这些威胁。
5年的年度报告
项目负责人
目前教职员工参与项目
  • 伊莲娜Diakonikolas
    Post博士
    波士顿大学
    电子邮件

目前学生参与项目
  • 高山Durmus Acar
    波士顿大学